Aandelen- en impliciete-volatiliteitsrisicofactoren
Om het risico van een portefeuille met een optie te analyseren, moet je veranderingen in alle drie de risicofactoren meenemen: aandelenkoers, volatiliteit en rente. Hier focus je op de eerste twee risicofactoren en neem je aan dat rentes over korte perioden weinig veranderen. De dagelijkse waarden van de risicofactoren voor de periode 1990–2010 staan in riskfactors en de bijbehorende log-rendementen in returns; beide multivariabele gegevenssets zijn in je werkruimte geladen.
Volatiliteit is een nieuwe risicofactor die tot nu toe in deze cursus niet aan bod kwam. Die wordt weergegeven door de VIX-index, die is opgebouwd uit de impliciete volatiliteiten van een brede reeks opties op de S&P 500-index:
> names(returns)
[1] "X.GSPC" "X.VIX"
In deze oefening kun je nagaan of de log-rendementen van volatiliteit zich gedragen zoals andere rendementsgegevens die je bent tegengekomen, en zie je hoe ze samenhangen met de log-rendementen van de S&P 500-index.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Kwantiatief Risicobeheer in R
Oefeninstructies
- Gebruik de juiste functie om de gegevens in
riskfactorsen inreturnste plotten. - Gebruik
plot()en daarnaas.matrix()om een spreidingsdiagram vanreturnste maken. - Gebruik
apply()om de Jarque-Bera-toets uit te voeren opreturns, en gebruik daarnaqqnorm()en haakjes voor indexering om een Q-Q-plot tegen normaal te maken voor de log-rendementen van de reeks inreturnsmet de volatiliteitsgegevens. - Maak de steekproef-acf-plot van de gegevens in
returnsen daarna van de absolute rendementen van deze gegevens. - Gebruik
cor()om de correlatie te berekenen tussen de log-rendementen van de twee risicofactoren inreturns.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Plot the risk factors and the log-returns
# Make a scatterplot of the two return series
# Apply the Jarque-Bera test to the returns and make a Q-Q plot of the volatility log-returns
# Create the sample acf of the returns and absolute returns
# Calculate the correlation between the log-returns